c++的fstream能否用nullptr判断
时间: 2023-11-30 15:02:51 浏览: 45
`fstream` 类型的对象不能像指针一样使用 `nullptr` 来判断是否为空。`fstream` 类型的对象是一个类类型,其默认构造函数会创建一个默认的文件流对象。当我们打开一个文件失败时,可以通过 `fail()` 或者 `good()` 函数来判断文件流对象是否为空。示例代码如下:
```c++
#include <fstream>
#include <iostream>
int main() {
std::ifstream ifs("example.txt");
if (!ifs.is_open()) {
std::cerr << "Failed to open file!" << std::endl;
return -1;
}
if (ifs.fail()) {
std::cerr << "Failed to read file!" << std::endl;
} else {
std::cout << "File opened successfully." << std::endl;
}
ifs.close();
return 0;
}
```
在这个例子中,`ifstream` 对象 `ifs` 是通过构造函数创建的,而不是通过指针创建的。因此,我们不能使用 `nullptr` 来判断 `ifs` 是否为空。
相关问题
能不能给我一个opencv的c++的yolo代码
以下是一个使用OpenCV C++封装的YOLOv4检测器的代码示例:
```cpp
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
class YOLO {
public:
YOLO(const std::string& cfg_path, const std::string& weights_path, float confidence_threshold = 0.5, float nms_threshold = 0.5, int input_width = 416, int input_height = 416, const std::vector<std::string>& class_names = {})
: confidence_threshold_(confidence_threshold), nms_threshold_(nms_threshold), input_width_(input_width), input_height_(input_height), class_names_(class_names) {
net_ = cv::dnn::readNetFromDarknet(cfg_path, weights_path);
net_.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);
net_.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA);
output_names_ = net_.getUnconnectedOutLayersNames();
}
std::vector<cv::Rect> detect(const cv::Mat& image) {
cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1 / 255.0, cv::Size(input_width_, input_height_), cv::Scalar(0, 0, 0), true, false);
net_.setInput(blob);
std::vector<cv::Mat> outputs;
net_.forward(outputs, output_names_);
std::vector<cv::Rect> boxes;
std::vector<int> class_ids;
std::vector<float> confidences;
for (const auto& output : outputs) {
cv::Mat detection = output.reshape(1, output.total() / 7);
for (int i = 0; i < detection.rows; ++i) {
cv::Mat row = detection.row(i);
cv::Mat scores = row.colRange(5, detection.cols);
cv::Point class_id;
double confidence;
cv::minMaxLoc(scores, nullptr, &confidence, nullptr, &class_id);
if (confidence > confidence_threshold_) {
int x_center = static_cast<int>(row.at<float>(0) * image.cols);
int y_center = static_cast<int>(row.at<float>(1) * image.rows);
int width = static_cast<int>(row.at<float>(2) * image.cols);
int height = static_cast<int>(row.at<float>(3) * image.rows);
int x_left = x_center - width / 2;
int y_top = y_center - height / 2;
class_ids.push_back(class_id.x);
confidences.push_back(confidence);
boxes.emplace_back(x_left, y_top, width, height);
}
}
}
std::vector<int> indices;
cv::dnn::NMSBoxes(boxes, confidences, confidence_threshold_, nms_threshold_, indices);
std::vector<cv::Rect> result;
for (int i : indices) {
result.push_back(boxes[i]);
}
return result;
}
private:
cv::dnn::Net net_;
float confidence_threshold_;
float nms_threshold_;
int input_width_;
int input_height_;
std::vector<std::string> class_names_;
std::vector<std::string> output_names_;
};
int main() {
std::string cfg_path = "/path/to/yolov4.cfg";
std::string weights_path = "/path/to/yolov4.weights";
std::vector<std::string> class_names = {"person", "car", "bicycle"};
YOLO detector(cfg_path, weights_path, 0.5, 0.5, 416, 416, class_names);
cv::Mat image = cv::imread("/path/to/image.jpg");
std::vector<cv::Rect> boxes = detector.detect(image);
for (const auto& box : boxes) {
cv::rectangle(image, box, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
}
cv::imshow("Detection Result", image);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
在此示例中,YOLO类的构造函数接受YOLOv4的配置文件路径和权重文件路径,并可选地传递置信度阈值、NMS阈值、输入图像的宽度和高度以及类别名称列表。如果不传递类别名称列表,则默认使用COCO数据集的80个类别名称。
YOLO类的detect方法接受一个OpenCV Mat对象作为输入,并返回一个包含检测结果边界框的矩形向量。在主函数中,YOLO检测器创建并使用detect方法来检测输入图像中的目标,并在原始图像上绘制检测结果的边界框。
c++用链表读取文件
在C++中,可以使用链表来读取文件。下面是一个示例代码,演示了如何使用链表读取文件中的数据:
```cpp
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
struct Node {
std::string data;
Node* next;
};
void readFileToList(Node*& head, const std::string& filename) {
std::ifstream file(filename);
if (file.is_open()) {
std::string line;
while (std::getline(file, line)) {
Node* newNode = new Node;
newNode->data = line;
newNode->next = nullptr;
if (head == nullptr) {
head = newNode;
} else {
Node* current = head;
while (current->next != nullptr) {
current = current->next;
}
current->next = newNode;
}
}
file.close();
} else {
std::cout << "Unable to open file: " << filename << std::endl;
}
}
void printList(const Node* head) {
const Node* current = head;
while (current != nullptr) {
std::cout << current->data << std::endl;
current = current->next;
}
}
int main() {
Node* head = nullptr;
std::string filename = "example.txt";
readFileToList(head, filename);
printList(head);
// 释放链表内存
Node* current = head;
while (current != nullptr) {
Node* temp = current;
current = current->next;
delete temp;
}
return 0;
}
```
这段代码首先定义了一个链表节点结构体`Node`,其中包含一个字符串数据成员`data`和一个指向下一个节点的指针`next`。
然后,`readFileToList`函数用于读取文件并将每一行数据存储到链表中。它首先打开文件,然后逐行读取文件内容。对于每一行,它创建一个新的节点,并将行数据存储到节点的`data`成员中。然后,它将新节点添加到链表的末尾。
最后,`printList`函数用于遍历链表并打印每个节点的数据。
在`main`函数中,我们首先定义了一个空链表头指针`head`,然后指定要读取的文件名`filename`。接下来,我们调用`readFileToList`函数将文件内容读取到链表中,并调用`printList`函数打印链表中的数据。
请注意,在使用完链表后,我们需要手动释放链表节点的内存,以避免内存泄漏。